融合情感分析和GAN-TrellisNet的股價預測方法

摘要： 將時序深度神經網絡應用于股票價格預測，已成為量化金融領域的重要研究方向。時序神經網絡具有很好的序列數據捕捉能力和學習記憶能力，在股票預測上有一定適用性。但是現有的模型大多存在預測準確度不高、模型結構復雜導致訓練時間較長等問題.為了解決以上問題，提出了一種基于情感分析和GAN-TrellisNet的股價預測方法。提出了一個基于LSTM-CNN的情感分析模型，用于分析爬蟲獲取的主流... （共11頁）